帮你找学校的 2025-09-17 23:20 北京
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新加坡国立大学
新加坡国立大学（National University of Singapore）简称国大（NUS），是亚洲顶尖国际知名学府。截至2025年，新加坡国立大学在QS世界大学排名为世界第8名（亚洲第一）、22门学科跻身全球前十，电气与计算机工程系（QS2025排名第4），隶属于设计与工程学院（CDE），提供世界一流的环境，处于电子、计算、机器人、物联网和可持续技术创新的前沿。
导师简介
洪骏远博士是新加坡国立大学电气与计算机工程系即将上任的助理教授，目前在麻省总医院和哈佛医学院从事研究工作。此前，他曾是德州大学奥斯汀分校的机器学习基础研究所（IFML）的博士后研究员，导师是Atlas Wang博士。他被评为2024年MLSys新星之一，并获得了VLDB 2024最佳论文提名，他的一些工作还被白宫和密歇根州立大学研究与创新办公室报道。
个人主页：
实验室简介
认知科学与可信人工智能（CoSTA@NUS）实验室坐落于“认知海岸线”——人类思维与机器智能交汇的前沿。实验室致力于在认知科学的指导下，秉持安全、道德创新的承诺，探索人工智能的未知水域。
1. 人工智能的认知科学：我们旨在通过认知心理学和神经科学的视角，理解人工智能系统的内部运作和脆弱性。
2. 服务认知健康的人工智能：我们利用人工智能来增进对认知障碍的理解和治疗，并模拟认知症状。
3. 人工智能安全：我们致力于开发用于负责任且可解释的人工智能安全的基础计算方法，包括风险量化和控制。
招生信息
1. 实验室提供2-3个全额资助的博士职位（奖学金/助研，2026年秋季入学）。对于优秀的学生，我很乐意提名/推荐您申请总统研究生奖学金（PGF）、AISG博士奖学金以及其他机构提供的奖学金，如A*STAR奖学金、SINGA等。详情请访问：https://nusgs.nus.edu.sg/scholarships/
2. 如果您有兴趣在我们的实验室攻读博士学位，有多个远程实习机会。
我们提供
1. 前沿研究的个性化亲身指导。许多之前的受指导学生在ML/NLP顶级会议上发表了10+篇论文，并获得了行业工作。
2. 合作机会：有机会与全球顶尖大学（新加坡国立大学、德克萨斯大学奥斯汀分校、哈佛大学、密歇根大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、麻省理工学院、普林斯顿大学等）的领先研究人员合作。
3. 计算资源：大学集群（48个H100 GPU，102个A40 GPU）。更多实验室资源将在2026年秋季提供。
我们寻找的人才
我们正在寻找在人工智能/机器学习、认知科学（神经科学 | 心理学）或相关领域有扎实背景的人才。理想的候选人应具备：
出色的解决问题（编程或数学）和分析能力。
独立工作能力和良好的协作沟通能力。
符合奖学金资格（即扎实的学业记录）的候选人将优先考虑。
（可选）展示出研究经验和对相关论文的见解。
申请方式
如果您对我的实验室感兴趣，请填写招聘表格：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfAXIiRBbyh-GPMjiRHeZbyPghTxrDVV-ZEh8R0kcTUpIxlfA/viewform
ECE系要求申请者提供TOEFL/IELTS和GRE成绩。如果匹配度高，我将通过电子邮件与您联系进行面试。
如果一切顺利，请在线申请：
https://cde.nus.edu.sg/graduate/graduate-programmes-by-research/
提醒：请申请博士（PhD）而非工程博士（EngD）；资金来源选择新加坡国立大学研究奖学金或您自己的其他来源；请选择我作为您的拟任导师。
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